18、并行计算中MPI的内存使用与优化

并行计算中MPI的内存使用与优化

在当今的计算领域，随着大规模并行计算系统的不断发展，MPI（Message Passing Interface）作为一种广泛使用的并行编程模型，其可扩展性受到了越来越多的关注。其中，MPI实现的内存消耗是限制其扩展到百亿亿次级系统（Exascale）的一个重要因素。

1. 并行计算现状与MPI内存问题

目前，世界上最大的并行机器已经拥有数十万核心，并且很快将进入百万核心系统的时代。例如，2012年部署在劳伦斯利弗莫尔国家实验室的IBM Blue Gene/Q系统（Sequoia）将拥有超过150万个核心，峰值速度达到20 petaflops。然而，尽管核心数量迅速增加，但每个核心可用的内存量并没有相应增加。

许多研究人员和用户担心MPI在如此大规模系统中的可扩展性，尤其是其潜在的内存消耗问题。一般认为，随着系统规模的增长，MPI在每个进程上消耗的内存也会线性增加。如果不采取措施，MPI本身可能会消耗百亿亿次级系统中很大一部分可用内存。

虽然存在一些关于MPI实现中内存消耗问题的传闻证据，但很难找到关于MPI在大规模系统下内存消耗的定量数据。特别是，对于哪些方面只是需要修复的错误，哪些是需要重新设计或重新思考传统MPI实现方式的内在问题，缺乏相关信息。

2. MPI中看似不可扩展的内存使用情况分析

乍一看，MPI在许多方面似乎需要在每个进程上存储O(p)数据（p为MPI程序中的进程数量）。下面对一些常见方面进行分析：
- 组表示（Group Representation） ：MPI组描述了一组进程。一种明显的实现方式是通过某种标识符（如M